信息流数据剖析的基础思考路径

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在信息流广告投放过程中，账户往往会出现各类问题，然而却不知如何有效排除与解决，通常只是进行一些简单操作，像控制计划预算、调整计划出价、频繁新建计划、直接暂停计划等等，仅有少数人清楚自己为何这样操作，以及这样操作会产生何种影响。

这便是为何许多投放专员工作多年，却无法成为出色的广告优化师，仅仅只是后台投放员。而造成这一问题的关键在于，我们在操作前缺乏数据支持，或者说缺少基本的数据分析思维。

接下来就有个问题了，对于广告投放员而言，后台操作早已熟稔于心。但在操作时，我们是否在脑海中思考过以下几个问题？

• 账户存在哪些问题？

• 这样操作的目的是什么？

• 为什么一定要这样操作？

• 操作结束后会带来怎样的影响？

上述的种种情况，不得不说有些人肯定未曾思考过，所以才有了接下来所讲的内容，即信息流的数据分析基础思路。其步骤如下：

提出有效的问题

→

建立合理的假设→寻找支撑的数据→整合分析数据→验证分析结果

（以巨量引擎为例，加以阐述）。

一、提出有效的问题

当发现计划出现异常，依照计划生命周期的不同阶段来确定问题，一般可分为三个时段，即学习期、稳定期、衰退期。

1、

学习期

，此阶段系统正处于学习并探索潜在目标用户的过程，此间会出现如下问题，例如新建计划展示量缺失或极少？新建计划始终无点击或点击率低下？新建计划一直没有转化？等等……

2、

稳定期

，此时系统已收集到一定数量的转化人群，能够相对准确地找到目标人群。在这个时期会存在以下问题，实际出价过高，点击率突然上升/下降，转化率偏低，转化成本高。等等……

3、

衰退期

，当计划出现突然性的展示量缩减，转化率降低，转化成本上升，转化量减少的征兆，且持续数日皆是如此状况，就表明该计划开始步入衰退期。这个时期存在诸如间歇性不稳定，比如展示量变小，转化成本偏高，消费能力直线下滑，等等问题……

二、建立合理的假设

例如在学习期新计划没有展现量该如何处理？

第一步我们要思索可能的影响因素，

逐一列举，如 1、2、3、4 等原因。比如：

1、非投放时间

2、受到流控限制

3、出价低

4、定向窄或错误

……

第二步，探究这些列举出的因素的产生缘由。

就拿非投放时间来说：或许是因为投放时段我们仅勾选了晚间投放，白天未在投放时段，或者是只勾选了某一天投放，又或者是投放已经完成，等等……产生的原因。再比如，定向窄或错误：可能是错误选择了过滤地域，多重定向交叉，勾选了某个极为狭窄的定向等等……产生的原因。

那第三步，依据产生的原因逐个进行排查。是否对投放推广时间进行了设定，是否因为预算卡得太少，而出价又较高，致使广告触发流控，影响展示，是否出价与行业均值相比过低，是否定向的覆盖人群过窄。

三、寻找支撑的数据

寻觅能够支撑结论的数据作为证据以支持假设，获取数据的常见途径如下：

1、

数据报告/计划诊断

比如能否在非投放时间，能够从巨量引擎的编辑广告计划或者点击广告计划的详情中查看具体的投放时间。

出价是否过低也能从巨量引擎工具中的账户诊断里找到行业分析或者计划诊断。

这两张图大致能看出计划的质量度和出价是否处于行业平均值之中

2、

监测跟踪

（应用下载 API/深度转化 SDK 与数说/平台落地页监测（页面洞察））

3、第三方平台

4、行业权威数据

四、整合分析数据

获取数据后需要对其进行整合与分析，有时可在获取数据的同时完成，有时则需要运用工具做进一步的整合分析。

1、

广告投放管理平台

（数据报告/人群洞察、计划诊断工具）

巨量引擎

三大类报表进行整合优化，广告报表：账户/组/计划/创意报表，受众分析：投后用户画像，广告产品：程序化创意/视频广告/分素材统计等。拥有多种可视化图表，提供时间趋势（折线图）、累计对比（柱形图）、占比分析（扇形图）等多种图表类型。

2、

数说平台

3、

第三方数据平台

五、验证分析结果

最终会出现两种结果：

第一种是数据验证与结果相符，这自然是令人欣喜的，因为方向正确，之前投入的大量时间和精力没有白费。

先别高兴太早，还有另一种情况，数据验证与结果不符，oh my god，这可能需要我们重新排查其他尚未排查过的原因，也有可能是我们使用的数据计算有误，优化本就是一件不断提出问题→假设原因→寻找数据→分析数据→验证结果反复进行的事情，所以我们在优化的道路上还要继续前行。

最后想说的是，每一次的假设、收集、分析，都如同对自我的总结与提升，阶段的沉淀与升华。

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以上便是我们的新锐作者-欧阳此次为大家分享的内容。

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